Fake Review Detection Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Online customer reviews have become an increasingly influential tool in shaping purchasing decisions.However, the growing impact of these reviews has led to a surge in the publication and promotion of fake reviews by some businesses, either to enhance their own product's reputation or to undermine their competitors.These counterfeit reviews can have an especially detrimental impact on small businesses, with even a single negative fake review capable of causing significant damage.In this context, the current study introduces a technique for classifying and identifying fake reviews using machine learning (ML) methodologies.The proposed algorithm was applied to the Yelp dataset for hotel services.The text was initially preprocessed through four stages: tokenization, normalization, stop word removal, and stemming.Subsequently, features were extracted using TFIDF techniques to leverage the benefits of sentiment analysis and to ascertain the presence of spam comments in the feature extraction approach.During the classification phase, the study employed three ML algorithms: Xgboost, a support vector classifier, and stochastic gradient descent.The proposed model was evaluated on both balanced and imbalanced datasets, using oversampling and undersampling techniques to determine its accuracy.The findings of this research hold promise for enhancing the credibility of online reviews and protecting businesses from the adverse effects of fake reviews.By unmasking fraudulent reviews, this study contributes to ensuring the integrity of online review platforms and safeguarding the interests of both businesses and consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».